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这种测试方法很有用并且可以产生良好的结果。它很容易实施，只需要您监控广告系列的效果大幅波动即可。 缺点是变体永远不会相互重叠。接下来的 周内是否发生了一些季节性影响您本月的预算是否不足，需要削减支出才能达到您的水平在这两个时期内，新闻报道对绩效的影响是否变得更糟或更好在测试进行的八周内，活动的其他方面是否发生了变化 它并不完美，但按顺序测试以查看结果可能很有用。 地理位置测试 在地理位置 / 测试示例中，您保持现有广告系列设置不变，然后在第二个位置创建实验变体。这可能是针对扩大的市场，也可能是您当前定位的部分市场即，您的营销活动针对整个美国，但对于此测试，您所做的更改仅在少数几个州有效。


  测试示例 - 地理位置定位  测试示例屏幕截图 为了实现这一点，您需要确保您的对照和实验是相互排斥的，因此不存在重叠。这可以通过设置新的营销活动并排除控制营销活动中的位置来完成。 与顺序 / 测试示例不同，地理位置测试可以允许您同时运行变体并比较 中欧数据 结果。您在测试过程中感受到的任何顺风或顺风在两个地点都应该是相同的。 当你意识到没有两个地区是完全相同的时候，你就会陷入困境。谁能说为什么以成本为中心的信息在俄克拉荷马州比内布拉斯加州更有效或者为什么东海岸在自动出价方面的表现比山区时区更好 / 对比测试 拆分测试可能是 / 测试的最佳示例，因为它消除了我们在顺序测试和地理位置测试中看到的一些缺点。问题是真正的 / 测试也是最难实现的。






测试示例 -   广告轮播优化选项的屏幕截图   和   等平台早已废除了均匀旋转变量。例如，这两个平台都具有人工智能驱动的机器学习，几乎总是会根据广告活动或广告集的预期结果偏向一种广告变体而不是另一种广告变体。出价策略也是如此。如果您正在测试手动与自动出价，或者一个每次转化费用目标与另一个目标，那么这两个广告系列可能不会以同样的方式进入拍卖。其中一个将优先于另一个，并且您将进行不平衡的测试。